一种基于大数据的产科实时护理优化方法

本发明涉及人工智能，特别是一种基于大数据的产科实时护理优化方法。

背景技术：

1、随着大数据技术、物联网及人工智能的快速发展，医疗领域特别是产科护理逐渐向智能化、个性化方向转变。传统的产科护理方式主要依赖于定期的临床检查和医生的经验判断，无法做到对孕妇与胎儿的全时段监控，尤其是在孕期后期，孕妇的身体状况变化频繁，胎儿的健康状况也会受到诸多因素的影响。

2、然而，现有的技术手段通常仅能提供单一维度的生理数据监测，未能充分利用历史健康数据和多模态数据进行全面的健康趋势分析。此外，现有系统在异常检测和护理方案的制定方面，往往只能依赖预设的规则，缺乏动态调整和个性化的能力，难以应对复杂多变的临床情况。

技术实现思路

1、鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明提供了一种基于大数据的产科实时护理优化方法，解决传统产科护理中无法实时融合多维度数据、预测健康趋势及个性化动态优化护理方案的问题。

3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：

4、第一方面，本发明实施例提供了一种基于大数据的产科实时护理优化方法，包括：实时采集母体和胎儿的生理数据，并将母体和胎儿的生理数据与历史健康数据融合预处理，形成多维度的健康数据集；

5、构建个性化动态健康模型，实时分析母体和胎儿的生理变化，预测未来的健康趋势；

6、将预测未来的健康趋势与胎儿心电、母体心电及环境数据融合，识别出潜在的健康风险；

7、根据风险评估结果对异常事件进行分类，生成个性化护理方案，并对生成的个性化护理方案进行自动优化。

8、作为本发明所述基于大数据的产科实时护理优化方法的一种优选方案，所述母体的生理数据包括心率、血压、血糖、体温、呼吸频率和血氧饱和度；

9、所述胎儿的生理数据包括胎儿心电信号、胎动频率和子宫收缩强度。

10、作为本发明所述基于大数据的产科实时护理优化方法的一种优选方案，将母体和胎儿的生理数据与历史健康数据融合预处理，形成多维度的健康数据集包括以下步骤：

11、构建数据整合平台，对来自不同设备的母体和胎儿的生理数据进行数据清洗、格式转换和时间戳同步处理；

12、将处理后的数据与历史健康记录相结合，形成一个多维度的健康数据集。

13、作为本发明所述基于大数据的产科实时护理优化方法的一种优选方案，构建个性化动态健康模型，实时分析母体和胎儿的生理变化，预测未来的健康趋势包括以下步骤：

14、将母体和胎儿的生理数据输入到深度学习中的长短时记忆网络中，通过分析生理数据随时间变化的趋势提取时序特征，分析生理信号的频率成分提取频域特征，分析生理参数的波动幅度和变化速率提取异常特征，捕捉母体的母体和胎儿之间的依赖关系提取相关性特征；

15、根据分析结果，预测未来的健康趋势，表达式为：

16、；

17、其中，是时刻的健康预测值，是第种生理数据在时刻的值，是第种生理数据的均值，是第种生理数据的标准差，是生理数据索引，是第种生理数据的权重，，是当前时间，是时间常量，是生理数据的数量。

18、作为本发明所述基于大数据的产科实时护理优化方法的一种优选方案，将预测未来的健康趋势与胎儿心电、母体心电及环境数据融合，识别出潜在的健康风险包括以下步骤：

19、实时采集胎儿心电图、母体心电图和环境数据，对每种模态数据进行特征提取；

20、根据各模态数据在过去一段时间内对健康状态的贡献动态调整权重，表达式为：

21、；

22、其中，是第种特定模态数据的权重，是特定模态数据索引，n是特定模态的数量，是第种特定模态数据的历史贡献度，是遍历所有模态数据的贡献度，是第种特定模态数据的历史贡献度；

23、将各模态数据按权重加权融合，得到多模态综合数据，表达式为：

24、；

25、其中，是多模态综合数据，是时刻的第个多模态数据的实际值，是多模态数据索引，是多模态数据的数量；

26、集成变分自编码器与卷积神经网络，同时捕捉多模态数据的全局和局部特征；

27、使用基于变分自编码器对历史正常数据进行学习，生成每种模态数据的潜在分布，对实时输入的多模态数据进行基于变分自编码器编码，并与历史正常数据的潜在分布进行对比，计算偏离程度；

28、使用卷积神经网络从多模态数据中提取局部特征，检测是否存在局部异常信号；

29、通过基于kl散度的异常评分机制，计算当前多模态数据的异常评分，表达式为：

30、；

31、其中，是在时刻的异常评分，是时刻的第个多模态数据计算得到的综合数据的实际值，）是时刻的第个多模态数据计算得到的综合数据的当前分布，是第个多模态数据计算得到的综合数据的正常分布，）是时刻的第个多模态数据的健康预测值的当前分布，是时刻的第个多模态数据的健康预测值，是第个多模态数据的健康预测值的正常分布，是时间影响因子，是用来衡量两个概率分布之间的差异的非对称度量。

32、作为本发明所述基于大数据的产科实时护理优化方法的一种优选方案，根据风险评估结果对异常事件进行分类，生成个性化护理方案包括以下步骤：

33、根据异常评分的大小将异常事件分为低风险、中等风险和高风险；

34、当检测到低风险时，不需要立即干预，向孕妇提供个性化的建议；

35、当检测到中等风险时，自动向医生发送通知提供当前的异常详情，建议医生通过远程监控平台进行观察和进一步监测相关生理数据，并提供护理指导，推送异常报告给孕妇，建议孕妇定期进行临床检查；

36、当检测到高风险异常时，立即通知医生，并建议孕妇立即前往医院，自动增加胎心监护的频率，实时追踪胎儿和母体的生理信号，通过紧急通知平台发送警报，并启动紧急护理方案。

37、作为本发明所述基于大数据的产科实时护理优化方法的一种优选方案，对生成的个性化护理方案进行自动优化包括以下步骤：

38、定期收集新的多模态数据和用户反馈；

39、根据新数据和用户反馈评估当前护理方案的效果；

40、根据评估结果增加个性化建议并改进用户体验，形成优化后的护理方案。

41、第二方面，本发明实施例提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的基于大数据的产科实时护理优化方法的任一步骤。

42、第三方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面所述的基于大数据的产科实时护理优化方法的任一步骤。

43、本发明有益效果为：通过实时采集母体和胎儿的生理数据，并与历史健康数据融合预处理，形成多维度的健康数据集，实现了对孕妇和胎儿的全方位监测；构建个性化动态健康模型，实时分析生理变化并预测健康趋势，提升了系统的预警能力；将预测结果与胎儿心电、母体心电及环境数据融合，采用多模态自适应加权融合方法和卷积神经网络，识别潜在健康风险并分类异常事件，系统根据风险级别自动选择反馈机制并采取相应的干预措施，确保护理的及时性和有效性，通过智能反馈机制，系统能生成并动态优化个性化护理方案，实时调整护理路径，显著提升了产科护理的精确性和可靠性，减少了潜在健康风险，保障了母婴安全。